c++ opencv 局部阈值分割

局部阈值分割是一种图像处理方法，它将图像分成许多小块，然后对每个小块应用不同的阈值。这种方法可以有效地处理光照不均匀的图像。在C++中，可以使用OpenCV库来实现局部阈值分割。具体实现方法可以参考引用中的代码。其中，利用Halcon dyn_threshold算子的思路实现局部动态阈值分割。另外，引用和引用中也提供了使用OpenCV实现局部阈值分割的代码示例。

相关问题

基于C++ 的自适应阈值分割法设计

自适应阈值分割法是图像处理中常用的一种分割方法，它能够自动找到合适的阈值，将图像分割成两个部分：一部分是目标物体，另一部分是背景。在C++中，实现自适应阈值分割法的步骤如下：

1. 读入图像：使用OpenCV库中的imread函数读取图像并存储到Mat类型的变量中。

2. 灰度化：将读入的图像转换为灰度图像，使用OpenCV库中的cvtColor函数实现。

3. 计算局部阈值：定义一个窗口大小，对图像进行滑动，计算每个窗口内像素的均值和标准差，根据均值和标准差计算局部阈值。具体实现可参考下面的代码：

Mat grayImage, binaryImage;
cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
int blockSize = 25;
double maxVal = 255;
adaptiveThreshold(grayImage, binaryImage, maxVal, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, blockSize, 0);

其中，blockSize是窗口大小，maxVal是最大阈值，ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C表示使用高斯加权平均的方法计算局部阈值，THRESH_BINARY表示二值化方法。

4. 显示结果：使用OpenCV库中的imshow函数显示分割结果。

完整的代码如下所示：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat srcImage = imread("test.png");
    if (srcImage.empty())
    {
        return -1;
    }

    Mat grayImage, binaryImage;
    cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
    int blockSize = 25;
    double maxVal = 255;
    adaptiveThreshold(grayImage, binaryImage, maxVal, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, blockSize, 0);

    imshow("srcImage", srcImage);
    imshow("binaryImage", binaryImage);
    waitKey(0);

    return 0;
}

运行结果如下图所示：


c++ opencv去斑点

在C++中使用OpenCV处理图像去斑点通常涉及到图像处理算法，特别是针对噪声的去除。最常见的去斑点方法包括：

1. **高斯滤波**：通过应用高斯核对图像进行平滑处理，可以有效减少斑点的影响。OpenCV的`cv::GaussianBlur()`函数就是用于这个目的。

Mat src, dst;
cv::GaussianBlur(src, dst, Size(5, 5), 0); // 5x5的高斯核，sigma设置为0自动计算

2. **中值滤波**：适用于椒盐噪声，它保留像素周围的中间值作为新像素值，可以很好地抵抗椒盐噪声，OpenCV有`cv::medianBlur()`函数。

cv::medianBlur(src, dst, 3); // 对3x3窗口内的像素取中值

3. **非局部均值滤波**：这是一种高级技术，利用像素间的空间相关性进行降噪，OpenCV提供`cv::fastNlMeansDenoisingColored()`函数。

cv::FastNlMeansDenoisingColored(src, dst, None, 10, 7, 21); // 参数解释见官方文档

4. **自适应阈值分割**：如果斑点表现为明显的黑白二值化噪声，可以先进行阈值处理，然后使用`cv::adaptiveThreshold()`。

Mat thresh;
cv:: adaptiveThreshold(src, thresh, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY_INV, 11, 2);

完成上述步骤后，你可以查看`dst`矩阵，其中斑点应该已经被显著减少或移除。